[发明专利]一种针对复杂场景的行人检测方法有效
| 申请号： | 201811349816.X | 申请日： | 2018-11-14 |
| 公开（公告）号： | CN109508675B | 公开（公告）日： | 2020-07-28 |
| 发明（设计）人： | 赵清利;梁添才;金晓峰;徐天适 | 申请（专利权）人： | 广州广电银通金融电子科技有限公司;广州广电运通金融电子股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 林梅繁 |
| 地址： | 510000 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及目标检测技术，具体为针对复杂场景的行人检测方法，包括以下步骤：搭建包括依次连接的前置基础网络、特征提取网络和分类检测模块的SSD目标检测模型；修改前置基础网络，修改特征提取网络中的前两层特征提取层，提高SSD模型的特征提取能力；添加并修改Inception组件，提高SSD模型的多尺度适应性；设置训练参数，训练SSD模型，当SSD模型达到拟合或者到达最大训练迭代次数时停止训练并保存训练好的模型文件；设定测试参数，根据训练好的SSD模型读取测试数据进行测试，输出并保存测试结果。该方法克服了现有技术在复杂场景下行人检测误检率高和召回率低等缺点，增强了模型鲁棒性，同时降低了模型参数量，提升模型在复杂场景下的行人检测性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 针对 复杂 场景 行人 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种针对复杂场景的行人检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、搭建SSD目标检测模型，所搭建的SSD目标检测模型包括依次连接的前置基础网络、特征提取网络和分类检测模块；S2、修改前置基础网络，修改特征提取网络中的前两层特征提取层，提高SSD目标检测模型的特征提取能力；S3、添加Inception组件，并修改所添加的Inception组件，提高SSD目标检测模型的多尺度适应性；S4、设置相应的训练参数，训练SSD目标检测模型，当SSD目标检测模型达到拟合或者到达最大训练迭代次数时停止训练并保存训练好的模型文件；S5、设定相应的测试参数，根据训练好的SSD目标检测模型读取测试数据进行测试，输出并保存测试结果。
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